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我们将要讨论的不是标准Scala的代码。如果你喜欢使用REPL学习，你可能想知道如何获得一个加入Finagle 及其依赖的 Scala REPL。
你可以在这里获取Finagle源代码。
如果你在finagle目录下有Finagle的源代码，你可以通过下面的命令得到一个控制台
$ cd finagle $ ./sbt "project finagle-http" console ...build output... scala>
Finagle使用com.twitter.util.Future1编码延迟操作。Future是尚未生成的值的一个句柄。Finagle使用Future作为其异步API的返回值。同步API会在返回前等待结果；但是异步API则不会等待。例如，个对互联网上一些服务的HTTP请求可能半秒都不会返回。你不希望你的程序阻塞等待半秒。 “慢”的API可以立即返回一个Future，然后在需要解析其值时“填充”。
val myFuture = MySlowService(request) // returns right away ...do other things... val serviceResult = myFuture.get() // blocks until service "fills in" myFuture
在实践中，你不会发送一个请求，然后在几行代码后调用myFuture.get。Future提供了注册回调的方法，在值变得可用时会调用注册的回调函数。
如果你用过其他异步API，当看到“回调”你也许会畏缩。你可能会联想到他们难以辨认的代码流，被调用的函数藏在离调用处远远的地方。但是，Future可以利用Scala中“函数是一等公民”的特性编写出更可读的代码流。你可以在调用它的地方简单地定义一个处理函数。
例如，写代码调度请求，然后“处理”回应，你可以保持代码在一起：
val future = dispatch(req) // returns immediately, but future is "empty" future onSuccess { reply => // when the future gets "filled", use its value println(reply) }
你可以在REPL中用体验一下Future。虽然不是学习如何在实际代码中使用他们的好方法，但可以帮助理解API。当你使用REPL，Promise是一个方便的类。它是Future抽象类的一个具体子类。你可以用它来创建一个还没有值的Future。
scala> import com.twitter.util.{Future,Promise} import com.twitter.util.{Future, Promise} scala> val f6 = Future.value(6) // create already-resolved future f6: com.twitter.util.Future[Int] = com.twitter.util.ConstFuture@c63a8af scala> f6.get() res0: Int = 6 scala> val fex = Future.exception(new Exception) // create resolved sad future fex: com.twitter.util.Future[Nothing] = com.twitter.util.ConstFuture@38ddab20 scala> fex.get() java.lang.Exception ... stack trace ... scala> val pr7 = new Promise[Int] // create unresolved future pr7: com.twitter.util.Promise[Int] = Promise@1994943491(...) scala> pr7.get() ...console hangs, waiting for future to resolve... Ctrl-C Execution interrupted by signal. scala> pr7.setValue(7) scala> pr7.get() res1: Int = 7 scala>
在实际代码中使用Future时，你通常不会调用get，而是使用回调函数。get仅仅是方便在REPL修修补补。
Future有类似集合API中的组合子（如 map, flatMap） 。回顾一下集合组合子，它让你可以表达如 “我有一个整数List和一个square函数：map那个列表获得整数平方的列表”这样的操作。这种表达方式很灵巧；你可以把组合子函数和另一个函数放在一起有效地组成一个新函数。面向Future的组合子可以让你这样表达：“我有一个期望整数的Future和一个square函数：map那个Future获得一个期望整数平方的Future”。
如果你在定义一个异步API，传入一个请求值，你的API应该返回一个包装在Future中的响应。因此，这些把输入和函数加入Future的组合子是相当有用的：它们帮助你根据其它异步API定义你自己的异步API。
最重要的Future的组合子是flatMap2：
def Future[A].flatMap[B](f: A => Future[B]): Future[B]
flatMap序列化两个Future。即，它接受一个Future和一个异步函数，并返回另一个Future。方法签名中是这样写的：给定一个Future成功的值，函数f提供下一个Future。如果/当输入的Future成功完成，flatMap自动调用f。只有当这两个Future都已完成，此操作所代表的Future才算完成。如果任何一个Future失败，则操作确定的Future也将失败。这种隐交织的错误让我们只需要在必要时来处理错误，所以语法意义很大。flatMap是这些语义组合子的标准名称。
如果你有一个Future并且想在异步API使用其值，使用flatMap。例如，假设你有一个Future[User]，需要一个Future[Boolean]表示用户是否已被禁止。有一个isBanned的异步API来判断一个用户是否已被禁止。此时可以使用flatMap ：
scala> import com.twitter.util.{Future,Promise} import com.twitter.util.{Future, Promise} scala> class User(n: String) { val name = n } defined class User scala> def isBanned(u: User) = { Future.value(false) } isBanned: (u: User)com.twitter.util.Future[Boolean] scala> val pru = new Promise[User] pru: com.twitter.util.Promise[User] = Promise@897588993(...) scala> val futBan = pru flatMap isBanned // apply isBanned to future futBan: com.twitter.util.Future[Boolean] = Promise@1733189548(...) scala> futBan.get() ...REPL hangs, futBan not resolved yet... Ctrl-C Execution interrupted by signal. scala> pru.setValue(new User("prudence")) scala> futBan.get() res45: Boolean = false scala>
同样，如果要在Future中应用一个同步函数，可以使用map。例如，假设你有一个Future[RawCredentials]需要一个Future[Credentials]。你有一个的同步的normalize函数将RawCredentials转换成Credentials。可以使用map：
scala> class RawCredentials(u: String, pw: String) { | val username = u | val password = pw | } defined class RawCredentials scala> class Credentials(u: String, pw: String) { | val username = u | val password = pw | } defined class Credentials scala> def normalize(raw: RawCredentials) = { | new Credentials(raw.username.toLowerCase(), raw.password) | } normalize: (raw: RawCredentials)Credentials scala> val praw = new Promise[RawCredentials] praw: com.twitter.util.Promise[RawCredentials] = Promise@1341283926(...) scala> val fcred = praw map normalize // apply normalize to future fcred: com.twitter.util.Future[Credentials] = Promise@1309582018(...) scala> fcred.get() ...REPL hangs, fcred doesn't have a value yet... Ctrl-C Execution interrupted by signal. scala> praw.setValue(new RawCredentials("Florence", "nightingale")) scala> fcred.get().username res48: String = florence scala>
Scala有快捷语法来调用flatMap：for表达式。假设你想通过异步API验证登录请求，然后通过另一个异步API检查用户是否被禁止。在for表达式的帮助下，我们可以这样写：
scala> def authenticate(req: LoginRequest) = { | // TODO: we should check the password | Future.value(new User(req.username)) | } authenticate: (req: LoginRequest)com.twitter.util.Future[User] scala> val f = for { | u <- authenticate(request) | b <- isBanned(u) | } yield (u, b) f: com.twitter.util.Future[(User, Boolean)] = Promise@35785606(...) scala>
它产生一个f: Future[(User, Boolean)]，包含用户对象和一个表示该用户是否已被禁止的布尔值。注意这里是怎样实现顺序组合的：isBanned使用了authenticate的输出作为其输入。
你可能想一次获取来自多个服务的数据。例如，如果你正在编写一个Web服务来显示内容和广告，它可能会从两个服务中分别获取内容和广告。但是，你怎么告诉代码来等待两份答复呢？如果必须自己实现可能会非常棘手，幸运的是你可以使用并发组合子。
Future提供了一些并发组合子。一般来说，他们都是将Future的一个序列转换成包含一个序列的Future，只是方式略微不同。这是很好的，因为它（本质上）可以让你把几个Future封装成一个单一的Future。
object Future { … def collect[A](fs: Seq[Future[A]]): Future[Seq[A]] def join(fs: Seq[Future[_]]): Future[Unit] def select(fs: Seq[Future[A]]) : Future[(Try[A], Seq[Future[A]])] }
collect参数是具有相同类型Future的一个集合，返回一个Future，其类型是包含那个类型值的一个序列。当所有的Future都成功完成或者当中任何一个失败，都会使这个Future完成。返回序列的顺序和传入序列的顺序相对应。
scala> val f2 = Future.value(2) f2: com.twitter.util.Future[Int] = com.twitter.util.ConstFuture@13ecdec0 scala> val f3 = Future.value(3) f3: com.twitter.util.Future[Int] = com.twitter.util.ConstFuture@263bb672 scala> val f23 = Future.collect(Seq(f2, f3)) f23: com.twitter.util.Future[Seq[Int]] = Promise@635209178(...) scala> val f5 = f23 map (_.sum) f5: com.twitter.util.Future[Int] = Promise@1954478838(...) scala> f5.get() res9: Int = 5
join参数是混合类型的Future序列，返回一个Future[Unit]，当所有的相关Future完成时（无论他们是否失败）该Future完成。其作用是标识一组异构操作完成。对那个内容和广告的例子来说，这可能是一个很好的解决方案。
scala> val ready = Future.join(Seq(f2, f3)) ready: com.twitter.util.Future[Unit] = Promise@699347471(...) scala> ready.get() // doesn't ret value, but I know my futures are done scala>
当传入的Future序列的第一个Future完成的时候，select会返回一个Future。它会将那个完成的Future和其它未完成的Future一起放在Seq中返回。 （它不会做任何事情来取消剩余的Future。你可以等待更多的回应，或者忽略他们）
scala> val pr7 = new Promise[Int] // unresolved future pr7: com.twitter.util.Promise[Int] = Promise@1608532943(...) scala> val sel = Future.select(Seq(f2, pr7)) // select from 2 futs, one resolved sel: com.twitter.util.Future[...] = Promise@1003382737(...) scala> val(complete, stragglers) = sel.get() complete: com.twitter.util.Try[Int] = Return(2) stragglers: Seq[...] = List(...) scala> complete.get() res110: Int = 2 scala> stragglers(0).get() // our list of not-yet-finished futures has one item ...get() hangs the REPL because this straggling future is not finished... Ctrl-C Execution interrupted by signal. scala> pr7.setValue(7) scala> stragglers(0).get() res113: Int = 7 scala>
这些组合子表达了典型的网络服务操作。这段假设的代码在对速率进行限制（为了保持本地速率限制缓存）的同时，将用户的请求调度到后台服务：
// Find out if user is rate-limited. This can be slow; we have to ask // the remote server that keeps track of who is rate-limited. def isRateLimited(u: User): Future[Boolean] = { ... } // Notice how you can swap this implementation out now with something that might // implement a different, more restrictive policy. // Check the cache to find out if user is rate-limited. This cache // implementation is just a Map, and can return a value right way. But we // return a Future anyhow in case we need to use a slower implementation later. def isLimitedByCache(u: User): Future[Boolean] = Future.value(limitCache(u)) // Update the cache def setIsLimitedInCache(user: User, v: Boolean) { limitCache(user) = v } // Get a timeline of tweets... unless the user is rate-limited (then throw // an exception instead) def getTimeline(cred: Credentials): Future[Timeline] = isLimitedByCache(cred.user) flatMap { case true => Future.exception(new Exception("rate limited")) case false => // First we get auth'd user then we get timeline. // Sequential composition of asynchronous APIs: use flatMap val timeline = auth(cred) flatMap(getTimeline) val limited = isRateLimited(cred.user) onSuccess( setIsLimitedInCache(cred.user, _)) // 'join' concurrently combines differently-typed futures // 'flatMap' sequentially combines, specifies what to do next timeline join limited flatMap { case (_, true) => Future.exception(new Exception("rate limited")) case (timeline, _) => Future.value(timeline) } } }
这个例子结合了顺序和并发组合。请注意，除了给转化速率限制回应一个异常以外，没有明确的错误处理。如果任何Future在这里失败，它会自动传播到返回的Future中。
你已经看到了怎样使用Future组合子的例子，不过也许意犹未尽。假设你有一个简单的互联网模型。该互联网中只有HTML网页和图片，其中页面可以链接到图像和其他网页。你可以获取一个页面或图像，但API是异步的。这个假设的API成这些“可获取”的数据为资源：
import com.twitter.util.{Try,Future,Promise} // a fetchable thing trait Resource { def imageLinks(): Seq[String] def links(): Seq[String] } // HTML pages can link to Imgs and to other HTML pages. class HTMLPage(val i: Seq[String], val l: Seq[String]) extends Resource { def imageLinks() = i def links = l } // IMGs don't actually link to anything else class Img() extends Resource { def imageLinks() = Seq() def links() = Seq() } // profile.html links to gallery.html and has an image link to portrait.jpg val profile = new HTMLPage(Seq("portrait.jpg"), Seq("gallery.html")) val portrait = new Img // gallery.html links to profile.html and two images val gallery = new HTMLPage(Seq("kitten.jpg", "puppy.jpg"), Seq("profile.html")) val kitten = new Img val puppy = new Img val internet = Map( "profile.html" -> profile, "gallery.html" -> gallery, "portrait.jpg" -> portrait, "kitten.jpg" -> kitten, "puppy.jpg" -> puppy ) // fetch(url) attempts to fetch a resource from our fake internet. // Its returned Future might contain a Resource or an exception def fetch(url: String) = { new Promise(Try(internet(url))) }
顺序组合
假设给定一个页面URL，而你希望获取该页面的第一个图。也许你正在做一个网站，在上面用户可以发布有趣的网页链接。为了帮助其他用户决定某个链接是否值得追踪，你打算显示那个链接中第一张图像的缩略图。
即使你不知道组合子，你仍然可以写一个缩略图获取函数：
def getThumbnail(url: String): Future[Resource]={ val returnVal = new Promise[Resource] fetch(url) onSuccess { page => // callback for successful page fetch fetch(page.imageLinks()(0)) onSuccess { p => // callback for successful img fetch returnVal.setValue(p) } onFailure { exc => // callback for failed img fetch returnVal.setException(exc) } } onFailure { exc => // callback for failed page fetch returnVal.setException(exc) } returnVal }
这个版本的函数能工作。它的大部分内容用来解析Future，然后把他们的内容传给另一个Future。
我们希望得到一个页面，然后从该页面获得一个图像。如果你想获得，然后再获得的，这通常意味着顺序组合。由于是异步的，所以需要使用flatMap：
def getThumbnail(url: String): Future[Resource] = fetch(url) flatMap { page => fetch(page.imageLinks()(0)) }
…通过并发组合
抓取页面的第一个图片是好的，但也许我们应该获取所有图片，并让用户自己进行选择。我们可以使用for循环一个个地抓取，但这需要很长时间；所以我们想并行获取它们。如果你想的事情“并行”发生，这通常意味着并发组合。所以我们使用Future.collect的提取所有的图像：
def getThumbnails(url:String): Future[Seq[Resource]] = fetch(url) flatMap { page => Future.collect( page.imageLinks map { u => fetch(u) } ) }
如果这对你有意义，那太好了。你可能会看不懂这行代码page.imageLinks map { u => fetch(u) }：它使用map和map后的函数返回一个Future。当接下来的事情是返回一个Future时，我们不是应该使用flatMap吗？但是请注意，在map前的不是一个Future；它是一个集合。map返回一个集合；我们使用Future.collect收集Future的集合到一个Future中。
并发 + 递归
除了页面中的图片以外，我们可能会想获取它链接的其他页面。通过递归我们可以构建一个简单的网络爬虫。
// Return def crawl(url: String): Future[Seq[Resource]] = fetch(url) flatMap { page => Future.collect( page.links map { u => crawl(u) } ) map { pps => pps.flatten } } crawl("profile.html") ...hangs REPL, infinite loop... Ctrl-C Execution interrupted by signal. scala> // She's gone rogue, captain! Have to take her out! // Calling Thread.stop on runaway Thread[Thread-93,5,main] with offending code: // scala> crawl("profile.html")
在实践中，这个网络爬虫不是很有用：首先我们没有告诉它何时停止爬行；其次即使资源刚刚被获取过，它仍然会不厌其烦地重新获取。
一个Finagle服务用来处理RPC，读取请求并给予回复的。服务是针对请求和回应的一个函数Req => Future[Rep]。
abstract class Service[-Req, +Rep] extends (Req => Future[Rep])
在服务中，我们要同时定义客户端和服务器。
一个Finagle客户端“引入”一个网络服务。从概念上讲，Finagle客户端由两部分组成
一个使用服务的函数：分发一个Req并处理Future[Rep]
配置怎样分发这些请求；例如，作为HTTP请求发送到api.twitter.com的80端口
同样，Finagle服务端“输出”网络服务。一个服务端由两个部分组成：
一个实现服务的函数：传入一个Req并返回一个Future[Rep]
配置如何“监听”输入的 Reqs；例如，在80端口的HTTP请求。
这种设计分离了服务的“业务逻辑”和数据如何在网络中流动的配置。
我们也谈论Finagle“过滤器”。过滤器在服务之间，修改流经它的数据。过滤器可以很好地和服务组合在一起。例如，如果你有一个速率限制过滤器和一个tweet服务，你可以把它们组合在一起形成有速率限制的tweet服务。
一个Finagle客户端“引入”一个网络服务。它有一些配置来设定如何在网络上发送数据。一个简单的HTTP客户端可能看起来像这样：
import org.jboss.netty.handler.codec.http.{DefaultHttpRequest, HttpRequest, HttpResponse, HttpVersion, HttpMethod} import com.twitter.finagle.Service import com.twitter.finagle.builder.ClientBuilder import com.twitter.finagle.http.Http // Don't worry, we discuss this magic "ClientBuilder" later val client: Service[HttpRequest, HttpResponse] = ClientBuilder() .codec(Http()) .hosts("twitter.com:80") // If >1 host, client does simple load-balancing .hostConnectionLimit(1) .build() val req = new DefaultHttpRequest(HttpVersion.HTTP_1_1, HttpMethod.GET, "/") val f = client(req) // Client, send the request // Handle the response: f onSuccess { res => println("got response", res) } onFailure { exc => println("failed :-(", exc) }
一个服务端按服务进行定义，并配置如何“监听”网络上的请求。一个简单的HTTP服务端可能看起来像这样：
import com.twitter.finagle.Service import com.twitter.finagle.http.Http import com.twitter.util.Future import org.jboss.netty.handler.codec.http.{DefaultHttpResponse, HttpVersion, HttpResponseStatus, HttpRequest, HttpResponse} import java.net.{SocketAddress, InetSocketAddress} import com.twitter.finagle.builder.{Server, ServerBuilder} import com.twitter.finagle.builder.ServerBuilder // Define our service: OK response for root, 404 for other paths val rootService = new Service[HttpRequest, HttpResponse] { def apply(request: HttpRequest) = { val r = request.getUri match { case "/" => new DefaultHttpResponse(HttpVersion.HTTP_1_1, HttpResponseStatus.OK) case _ => new DefaultHttpResponse(HttpVersion.HTTP_1_1, HttpResponseStatus.NOT_FOUND) } Future.value(r) } } // Serve our service on a port val address: SocketAddress = new InetSocketAddress(10000) val server: Server = ServerBuilder() .codec(Http()) .bindTo(address) .name("HttpServer") .build(rootService)
这个`name`是我们强加的，虽然没有在例子中使用它，但这个字段对分析和调试是很有用的。
过滤器改造服务，它们可以提供通用的服务功能。例如你有几个服务需要支持速率限制，这时可以写一个限速过滤器并将其应用于所有的服务就解决问题了。过滤器也可以将服务分解成不同的阶段。
一个简单的代理可能看起来像这样：
class MyService(client: Service[..]) extends Service[HttpRequest, HttpResponse] { def apply(request: HttpRequest) = { client(rewriteReq(request)) map { res => rewriteRes(res) } } }
其中rewriteReq和rewriteRes可以提供协议翻译，例如。
abstract class Filter[-ReqIn, +RepOut, +ReqOut, -RepIn] extends ((ReqIn, Service[ReqOut, RepIn]) => Future[RepOut])
通过图示可以更清晰地看出其类型：
((ReqIn, Service[ReqOut, RepIn]) => Future[RepOut]) (* Service *) [ReqIn -> (ReqOut -> RepIn) -> RepOut]
下面的例子展示了怎样通过过滤器来提供服务超时机制。
class TimeoutFilter[Req, Rep]( timeout: Duration, exception: RequestTimeoutException, timer: Timer) extends Filter[Req, Rep, Req, Rep] { def this(timeout: Duration, timer: Timer) = this(timeout, new IndividualRequestTimeoutException(timeout), timer) def apply(request: Req, service: Service[Req, Rep]): Future[Rep] = { val res = service(request) res.within(timer, timeout) rescue { case _: java.util.concurrent.TimeoutException => res.cancel() Trace.record(TimeoutFilter.TimeoutAnnotation) Future.exception(exception) } } }
这个例子展示了怎样（通过认证服务）提供身份验证来将Service[AuthHttpReq, HttpRep]转换为Service[HttpReq, HttpRep]。
class RequireAuthentication(authService: AuthService) extends Filter[HttpReq, HttpRep, AuthHttpReq, HttpRep] { def apply( req: HttpReq, service: Service[AuthHttpReq, HttpRep] ) = { authService.auth(req) flatMap { case AuthResult(AuthResultCode.OK, Some(passport), _) => service(AuthHttpReq(req, passport)) case ar: AuthResult => Future.exception( new RequestUnauthenticated(ar.resultCode)) } } }
这样使用过滤器是有好处的。它可以帮助你将“身份验证逻辑”固定在一个地方。拥有一个独立的类型执行请求授权，会使追查程序安全问题变得更容易。
过滤器可以使用andThen组合在一起。传入一个Service参数给andThen将创建一个（添加了过滤功能）的Service（类型用来做说明）。
val authFilter: Filter[HttpReq, HttpRep, AuthHttpReq, HttpRep] val timeoutfilter[Req, Rep]: Filter[Req, Rep, Req, Rep] val serviceRequiringAuth: Service[AuthHttpReq, HttpRep] val authenticateAndTimedOut: Filter[HttpReq, HttpRep, AuthHttpReq, HttpRep] = authFilter andThen timeoutFilter val authenticatedTimedOutService: Service[HttpReq, HttpRep] = authenticateAndTimedOut andThen serviceRequiringAuth
生成器把所有组件组合在一起。一个ClientBuilder对给定的一组参数生成一个Service，而一个ServerBuilder获取一个Service的实例，并调度传入请求给它。为了确定Service的类型，我们必须提供一个编解码器（Codec）。编解码器提供底层协议的实现（如HTTP，thrift，memcached）。这两个Builder都有很多参数，其中一些是必填的。
下面是一个调用ClientBuilder的例子（类型用来做说明）
val client: Service[HttpRequest, HttpResponse] = ClientBuilder() .codec(Http) .hosts("host1.twitter.com:10000,host2.twitter.com:10001,host3.twitter.com:10003") .hostConnectionLimit(1) .tcpConnectTimeout(1.second) .retries(2) .reportTo(new OstrichStatsReceiver) .build()
这将构建一个客户端在三个主机上进行负载平衡，最多在每台主机建立一个连接，并在两次失败尝试后放弃。统计数据会报给 ostrich 。以下生成器选项是必须的（而且它们也被静态强制填写了）：hosts或cluster,codec和hostConnectionLimit。
同样的，你也可以使用一个ServerBuilder来创建“监听”传入请求的服务：
val service = new MyService(...) // construct instance of your Finagle service var filter = new MyFilter(...) // and maybe some filters var filteredServce = filter andThen service val server = ServerBuilder() .bindTo(new InetSocketAddress(port)) .codec(ThriftServerFramedCodec()) .name("my filtered service") // .hostConnectionMaxLifeTime(5.minutes) // .readTimeout(2.minutes) .build(filteredService)
通过这些参数会生成一个Thrift服务器监听端口，并将请求分发给。如果我们去掉hostConnectionMaxLifeTime的注释，每个连接将被允许留存长达5分钟。如果我们去掉readTimeout的注释，那么我们就需要在2分钟之内发送请求。ServerBuilder必选项有：name,bindTo和codec。
Finagle 自动操纵线程来保证服务顺利运行。但是，如果你的服务阻塞了，它会阻塞所有Finagle线程。
如果你的代码调用了一个阻塞操作（apply或get），使用Future 池来包装阻塞代码。阻塞操作将运行在自己的线程池中，返回一个Future来完成（或失败）这个操作，并可以和其它Future组合。
如果你的代码中使用Future的顺序组合，不用担心它会“阻塞”组合中的Future。
1小心，还有其它“Future”类。不要将com.twitter.util.Future和scala.actor.Future或java.util.concurrent.Future混淆起来！
2如果你学习类型系统和/或分类理论，你会高兴地发现flatMap相当于一元绑定。